Diferencias entre televisión lineal data-driven y Addressable TV

Se está hablando mucho sobre Addressable TV, pero no se habla tanto de su “prima”, la televisión lineal Data-Driven. A pesar de que no recibe tanta atención se está convirtiendo en una opción cada vez más popular para los anunciantes lineales que intentan hacer compras de medios más informadas.

El concepto Addressability se ha convertido en un tema candente en la industria de la televisión porque se refiere a la capacidad de servir un anuncio a nivel de hogar, en contraposición a la entrega más tradicional de uno a muchos contra demos básicas y guías de programas.

Pero, por muy bonito que parezca, Addressable TV tiene un problema de escala. Sin embargo, la publicidad lineal Data-Driven puede ayudar a los anunciantes a abandonar la compra basada en demos sin sacrificar la escala.

Pero, ¿qué es exactamente la televisión lineal Data-Driven?

El término "lineal Data-Driven" (del inglés Data Driven Linear y en adelante DDL) se refiere al proceso por el cual los anunciantes utilizan tecnología automatizada (y en algunos casos, datos) para realizar e informar sus compras de anuncios de televisión lineal, incluso de forma programática.

Algo importante: DDL no es direccionable. Es un mecanismo de distribución de uno a varios. Pero es un paso importante hacia la introducción de "algún sentido de identidad" en las compras de televisión lineal.

¿Cómo funciona el DDL?

DDL permite a los anunciantes dirigirse a audiencias más personalizadas que los grupos de edad y género, como “propietarios de gatos” "o “conductores de camionetas” por ejemplo.

Dado que DDL incorpora datos como parte de una compra lineal, se ha convertido en un primer paso muy popular para los compradores de televisión tradicional que operan con la medición de anuncios basada en paneles para experimentar con la segmentación.

NBCU, por ejemplo, superpone los segmentos de audiencia personalizados con los datos de audiencia de los descodificadores y el reconocimiento automático de contenidos (ACR) para indexar qué tipos de canales es más probable que vean determinados segmentos de audiencia personalizados en un momento dado.

Los datos de ACR son especialmente atractivos para los proveedores de mediciones y las plataformas programáticas porque pueden utilizarlos para vincular más directamente los datos de audiencia con la programación. De este modo, los compradores lineales tienen una mejor idea de dónde deben comprar.

Tremor International, por ejemplo, ha realizado adquisiciones para apoyar la compra de Addressable TV, incluyendo la compra de Spearad, un AdServer de CTV, el año pasado. Pero sus herramientas de planificación lineal se centran en gran medida en DDL.

En resumen, DDL consiste más en "indexar" audiencias personalizadas en todos los canales que en dirigir las impresiones a los hogares individuales.

Por ejemplo, DDL es útil para ejecutar anuncios locales con parámetros que van más allá de la geografía. DDL no se puede dirigir a una sola persona, pero al menos se consigue una mayor orientación.

Ser escalado o ser cuadrado

Pero a los anunciantes les gusta DDL porque puede aumentar la escala al llegar a un gran volumen de espectadores con una sola compra.

La escala del inventario direccionable lineal es modesta en comparación, porque los anunciantes intentan dirigirse a hogares específicos que ven anuncios individuales en un pod, en lugar de comprar una audiencia escalable indexada con respecto a ciertas redes y franjas horarias.

La compra de Addressable TV también puede llevar fácilmente la segmentación demasiado lejos. Un anunciante, por ejemplo, podría perder inadvertidamente clientes viables si intentara llegar a segmentos de audiencia demasiado precisos, como, por ejemplo, “mujeres menores de 30 años que también están interesadas en adoptar un gato”. Pero ese mismo anunciante podría aumentar exponencialmente el alcance de su campaña dirigiéndose a un público más amplio, como “todas las mujeres menores de 30 años o cualquiera que busque un amigo gato”.

Además de los problemas de escala, la disponibilidad del inventario de Addressable TV es también algo escasa. En la actualidad, en Estados Unidos, una vez resueltos los acuerdos de streaming con los proveedores de cable, sólo quedan unos dos minutos de inventario publicitario por hora para las compras de Addressable TV.

Addressable TV también es cara. Según las investigaciones de la Universidad de Texas el coste de una unidad publicitaria direccionable es de tres a cinco veces mayor que el inventario lineal que sólo puede ser dirigido a nivel de programa. Y como los publishers no suelen facilitar muchos datos sobre el inventario que venden, es difícil justificar el pago de una prima por la publicidad dirigida.

Las limitaciones actuales de Addressable TV hacen que DDL sea una opción más atractiva para los compradores, y las agencias harían bien en animar a sus anunciantes a comprar de esa manera.

¿Y qué pasa con la atribución?

El objetivo final es que la publicidad televisiva sea lo más direccionable posible. Cuanto más precisa sea la orientación de un anuncio, más posibilidades tendrá de generar resultados comerciales, incluso después de la conversión inicial, como la repetición de la compra. Una de las principales ventajas de Addressable TV es que los datos de visionado de la televisión pueden combinarse con otros First-Party Data, no sólo con información sobre la programación, lo que permite orientar la publicidad en función de los comportamientos anteriores de los clientes, incluido el historial de compras.

Pero la atribución es otro punto difícil para Advanced TV. Las conversiones suelen producirse en una segunda pantalla, por lo que la atribución de los anuncios de televisión suele basarse en el modelado de datos.

La investigación de la Universidad de Texas, por ejemplo, utilizó una forma de análisis de regresión para comparar la exposición a los anuncios y los datos de audiencia con los historiales de compra, con el fin de crear modelos que predijeran cuántas compras incrementales podría impulsar Addressable TV en función del lugar donde se coloque un anuncio. Por ejemplo, los modelos pueden medir si el mismo anuncio genera más o mejores resultados si se coloca en la primera o en la segunda mitad de un programa, y luego hacer una recomendación basada en esa información.

La mejor manera de optimizar la exposición de los anuncios es vincularla a la propensión de compra del cliente. Mientras tanto, sin embargo, mientras la publicidad lineal direccionable supera sus dificultades de crecimiento, DDL es un paso en la dirección correcta hacia la compra basada en la audiencia.

Fuente: Adexchanger